基于扩展时序距离法和自适应控制的超短期负荷预测

CUI Hang; WANG Mian; LUO Guiming; HE Guangyu

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基于扩展时序距离法和自适应控制的超短期负荷预测

更新时间：2025-08-13

- 基于扩展时序距离法和自适应控制的超短期负荷预测
- Automation of Electric Power Systems Vol. 33, Issue 15, Pages: 38-42(2009)
- 作者机构：
  
  1. 清华大学软件学院,北京市,100084
  2. 清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京市,100084
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2009
- 稿件说明：
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CUI Hang, WANG Mian, LUO Guiming, et al. [J]. Automation of electric power systems, 2009, 33(15): 38-42.
DOI：

CUI Hang, WANG Mian, LUO Guiming, et al. [J]. Automation of electric power systems, 2009, 33(15): 38-42. DOI：

摘要

将扩展时序距离（ETD）算法与自适应控制中的递推最小二乘（RLS）算法相结合，提出了超短期负荷预测算法———RLS&ETD算法。该算法利用自适应控制的动态跟踪特性与ETD算法的周期性，与ETD算法相比，能更充分地利用数据。仿真实验的结果表明，RLS&ETD算法比ETD算法在精度、误差稳定性等方面均有所提高。

Abstract

Combining ETD method and RLS algorithm in adaptive control， this paper presents a new algorithm named RLS&ETD for ultra-short term load forecasting of power systems. The dynamic tracking characteristic of adaptive control and the periodicity of ETD method are adopted in this method. The data are used more sufficient in the new method than that in ETD method. Finally， simulation results show that precision and stability are higher by RLS&ETD than that by ETD method.

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